机器学习领域中最受欢迎的Python框架或工具库！
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Numpy
Numpy是公认的最受欢迎的Python机器学习库之一。Tensorflow以及其他的一些框架内部都使用了Numpy来对张量进行多种操作。数组接口是Numpy最佳及最重要的功能。这个接口可以用于把图像、音频、以及其他二进制流数据表示为多维实数数组。为了把这个库应用到机器学习中，掌握Numpy的操作对于开发者而言意义重大。
Pandas
Pandas是一个Python机器学习库，它提供了各种高级的工具用于进行数据分析。其中一项了不起的功能便是它可以用一两行代码就能实现复杂的数据操作。Pandas有许多内置的方法用于分组统计、合并数据、数据筛选、以及时间序列操作。所有的这些操作都有出色的性能表现。因此，使用Pandas通常用于数据挖掘任务。
Scikits_Learn
Scikits-learn，又称为sk-learn，是一个基于Numpy与SciPy的Python库。Sk-learn被认为是用于处理复杂数据的最优秀的机器学习库之一。它包含了大量用于实现传统机器学习和数据挖掘任务的算法，比如数据降维、分类、回归、聚类、以及模型选择等。
随着时间的发展，sk-learn不断演进。其中包括它加入了交叉验证功能，提供了使用多个衡量指标的能力。许多的训练方法都得到了一定的改进，如逻辑回归、近邻算法（KNN）等。
Eli5
通常，在机器学习任务中遇到的难题是模型的预测结果不准确。而用Python构建的Eli5机器学习库可以帮助攻克这个难题。它为现有的机器学习框架提供了若干内置的支持，比如模型数据可视化、模型调试、算法跟踪等，使得机器学习模型对于开发者而言不再是一个黑盒子。
Eli5支持sk-learn、XGBoost、LightGBM、lightning、sklearn-crfsuite等机器学习框架或机器学习库。
这些框架与库都能够实现以上提到的可视化、模型调试、算法跟踪等任务。